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  如何实现仓库技术的未来？

  在过去的十年中，仓库管理发生了重大变化。COVID-19大流行、消费者更容易获得技术以及对交付的更广泛需求意味着，与大流行前的估计相比，亚马逊等公司的利润增长了120亿美元。但满足对仓库日益增长的需求并不容易。庞大的订单量和速度需要各个级别的数字集成解决方案。还需要人工智能的慷慨帮助，以确保每个人的订单按时到达并处于预期状态。幸运的是，仓库技术的未来在很大程度上跟上了需求。像自动叉车这样引人注目的新技术可以降低风险、提高效率并帮助仓库经理实施未来的技术。未来仓库技术培训如果员工经过充分培训，能够使

  732天前 人工智能 仓库技术 0

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  数字孪生与未来城市建设

  数字孪生（DigitalTwin），亦称为“数字双胞胎”，是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生最为重要的启发意义在于，它实现了现实物理系统向空间数字化模型的反馈。美国国防部最早提出利用数字孪生技术，用于航空航天飞行器的健康维护与保障。数字孪生技术的引入是21世纪最具开创性的创新。如今，数字孪生技术已在各个经济领域得到直接应用，尤其是在制造、医疗保健等领域。最近，AEC（

  732天前 人工智能 物联网 数字孪生 0

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  人工智能什么时候会达到奇点?

  人工智能什么时候会达到奇点的确切时间尚未确定，只能猜测。有许多专家认为，我们每天都在接近奇点，而另一些专家则认为，可能需要几十年甚至几百年才能达到奇点。奇点的时间将取决于许多因素，包括人工智能技术的进步、神经科学和计算机科学等相关领域的进展速度，以及计算资源的可用性。最终，我们不可能准确预测奇点何时会出现，但很明显，人工智能正在迅速发展，并有可能在不久的将来彻底改变许多行业。什么是奇点，为什么它很重要?奇点是数学家和计算机科学家VernorVinge推广的一个术语，指的是人工智能最终将超越人类智能，并引

  732天前 人工智能 AI 0

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  提升深度学习模型预测质量的秘密武器——上下文感知数据

  译者|朱先忠审校|孙淑娟在本文中，我想和大家分享我优化深度学习模型输入数据的方法。作为一名数据科学家和数据工程师，我已经成功地将这一技巧应用于自己的工作中。您将通过一些具体的实际开发案例来学习如何使用上下文信息来丰富模型输入数据。这将有助于您能够设计出更为稳健和更准确的深度学习模型。深度学习模型非常强大，因为它们非常善于整合上下文信息。我们可以通过向原始数据的维度添加几个上下文来提高神经网络的性能。我们可以通过一些巧妙的数据工程化来实现这种目标。当你开发一个新的预测性深度学习算法时，你可能会选择一

  732天前 数据 深度学习 算法 0

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  如何利用人工智能解决工业规模的脱碳工作

  我们的世界已经到了社会认识到地球正处于巨大压力之下的地步。各行各业的企业都宣布了在未来几十年将碳足迹减少到“净零”的计划，大多数企业的目标是在2030年至2050年之间实现目标。虽然在能源、石油和天然气等受影响最严重的行业，围绕净零的战略一直是运营计划的关键，但建立可持续发展目标已成为大多数行业的常态。环境、社会和政府(ESG)问题已成为越来越重要的讨论话题。麦肯锡最近的一项调查发现，83%的高管和投资专业人士认为，ESG计划将在五年内为股东贡献比现在更多的价值，这表明它们具有潜在的短期和长期价值

  732天前 人工智能 脱碳 0

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  无人机如何赋能智慧城市

  智慧城市是一个互联互通的城市。智慧城市不是将重要数据保存在单独的位置，而是将所有数据汇集在一起，如文件柜、计算机、团队，甚至建筑物等，以便政府能够做出有利于整个城市的明智决策。与任何“智能”设备或系统类似，其有效性取决于稳定的高质量数据流。但是，如何收集能够赋予未来城市权力的数据呢？数据是智慧城市的支柱，无人系统正在世界各地的智慧城市中进行测试和部署，以快速收集、汇总、分析和交付这些数据。有了这些信息，应用可以提高效率，让人们参与进来，让社区更强大。无人机扮演什么角色当我们考虑一个城市时，它是巨大而复杂的

  732天前 无人机 智慧城市 0

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  微软将AI聊天限制放宽到每天60次：上限将攀升至100次

  短短几天后，该公司宣布将逐渐取消部分限制，并允许更长对话。美国当地时间周二，微软表示，该公司将恢复必应AI更长的聊天模式。此前，微软允许用户每天最多可与必应AI进行50次对话，每次对话的回复限制在5条以内。现在，用户每天可以与其对话60次，每次对话的回复上限增至6条。微软补充称，必应AI每天的聊天上限将很快攀升至100次，而且常规查询将不再计入这一总数。微软表示：“我们的数据显示，对于绝大多数人来说，这将使你们能够更自然地在日常生活中使用必应。换句话说，我们打算走得更远，我们计划很快将每天的聊天总量增加到

  732天前 微软 AI 0

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  训大模型讲究「化劲」！陶大程带队：一文打尽「高效训练」方案，别再说硬件是唯一瓶颈

  深度学习领域已经取得了阶段性重大进展，特别是在计算机视觉、自然语言处理和语音等方面，使用大数据训练得到的大规模模型对于实际应用、提高工业生产力和促进社会发展具有巨大的前景。不过大模型也需要大算力才能训得动，随着人们对计算能力要求的不断提高，尽管已有许多研究探索高效的训练方法，但仍然没有对深度学习模型加速技术的全面综述。最近，来自悉尼大学、中国科学技术大学等机构的研究人员发布了一篇综述，全面总结了大规模深度学习模型的高效训练技术，展现了训练过程中的各个组件内的通用机制。论文链接：https://arxiv.

  732天前 模型 训练 0

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  AI 生成模型五花八门，谁好谁坏？CMU 朱俊彦团队推出自动匹配排名系统

  本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。最近的生成式AI可谓十分火爆，新出的预训练图像生成模型多到让人目不暇接。无论是肖像、风景，还是卡通漫画、特定艺术家风格元素等等，每个模型都有它擅长生成的内容。这么多模型里面，如何快速找到一个能满足自己创作欲的最佳模型呢？近日，卡内基梅隆大学的助理教授朱俊彦等人首次提出了基于内容的模型搜索算法，让你能够一键搜索出最匹配的深度图像生成模型。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.03116.pdf在团队基于这套模型搜索算开发的在线模型

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  专访字节跳动王明轩：机器翻译和人工翻译实质是两个赛道 | T前线

  技术的进步，往往意味着行业的进化发现了新的方向。翻译行业也不例外。随着全球化进程不断加快，人们在进行涉外活动时都离不开跨语言的交流。机器翻译的出现极大地扩充了翻译的应用场景，固然它还远远称不上完善，但却在人类挑战巴别塔的路上跨出了坚实的一步。51CTO特邀字节跳动AILab机器翻译负责人王明轩，聊一聊机器翻译发展的这些年、那些事。从基于规则，到基于统计模型，再到基于神经网络机器翻译的发展与计算机技术、信息论、语言学等学科的发展紧密相关。进入21世纪以后，随着硬件能力的提升和算法的优化，机器翻译技术迎来

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